Qu’est-ce que l’exfiltration de données par l’IA ?

L’exfiltration de données par l’IA est le transfert ou l’exposition non autorisé d’informations sensibles via des systèmes, outils, invites, résultats, plugins, connecteurs ou agents d’IA. Cela implique toutes les formes d’IA utilisées au sein de l’entreprise, y compris les outils GenAI publics, l’IA intégrée dans les outils SaaS, les copilotes internes, les agents d’IA autonomes et les flux de travail connectés aux modèles.

Bien que l’exfiltration de données soit une menace de longue date, l’IA introduit de nouveaux risques et chemins d’exfiltration via des invites, des couches de récupération, de la mémoire, des résultats et des intégrations tierces. Des données sensibles peuvent être exfiltrées intentionnellement ou accidentellement en raison d’erreurs d’utilisateur ou d’une conception de système peu sécurisée.

Points clés

• L’exfiltration de données par l’IA est l’exposition ou le transfert non autorisé d’informations sensibles à travers des systèmes d’IA ou des flux de travail activés par l’IA.
• Cela peut se produire par le biais d’invites, de résultats, de connecteurs, de mémoire, de pipelines de formation ou d’actions d’agents.
• Le comportement accidentel des utilisateurs et les attaques délibérées peuvent tous deux entraîner une perte de données liée à l’IA.
• L’IA fantôme augmente le risque car les organisations peuvent manquer de visibilité, de journalisation et d’application des politiques.
• Une prévention efficace dépend de la classification des données, des contrôles d’accès, de la surveillance et du filtrage des résultats.
• L’exfiltration de données par l’IA est liée à la fuite de données, mais elle implique souvent des chemins et des comportements spécifiques à l’IA.

Que signifie l’exfiltration de données par l’IA ?

L’exfiltration de données par l’IA se produit lorsque des données sensibles quittent l’environnement d’entreprise via des invites, des réponses, des intégrations et d’autres moyens liés à l’IA. Cela inclut à la fois l’exfiltration intentionnelle et les fuites accidentelles dues à une mauvaise utilisation, une mauvaise configuration ou des contrôles de sécurité faibles.

L’exfiltration de données par l’IA diffère principalement de l’exfiltration de données générale par les moyens d’exfiltration, par exemple, les outils d’IA. L’IA peut rendre l’exfiltration moins évidente en envoyant des données en petits fragments, par le biais de demandes conversationnelles ou via des actions médiées par des outils. De plus, l’IA peut « accidentellement » exfiltrer des données si elle tombe victime d’injections d’invites, d’hallucinations ou de problèmes similaires.

Quels types de données sont les plus à risque ?

L’IA peut divulguer tout type de données sensibles qu’elle traite, y compris :

• PII
• Données financières
• Données de santé
• Code source
• Documents internes
• Identifiant
• Dossier client
• Contenu juridique
• Secrets commerciaux

L’IA peut divulguer à la fois des données structurées et non structurées, car les outils d’IA traitent couramment du texte libre, des documents, des captures d’écran et du contenu collé. En conséquence, les données sensibles que les utilisateurs traitent de manière désinvolte dans les invites ou les téléchargements peuvent être divulguées et peuvent rester sensibles même si elles ne sont pas des données réglementées.

Types d’extraction de données par IA

L’IA introduit de nouvelles menaces d’exfiltration de données, car les données peuvent circuler dans et hors des systèmes de manière conversationnelle, intégrée ou automatisée. Bien que le piratage soit une possibilité, de nombreuses fuites commencent par des flux de travail ordinaires et une mauvaise gouvernance. 

Certains types courants d’exfiltration de données par IA incluent :

• Exposition des invites et des entrées : Les utilisateurs peuvent entrer ou coller des données sensibles (dossiers confidentiels, code, informations clients, etc.) dans des outils d’IA publics ou non approuvés, qui utilisent ces données pour l’entraînement. Les données peuvent également être collectées par des chatbots basés sur le navigateur, des fonctionnalités d’IA intégrées dans des applications SaaS et des copilotes de développeurs. Les invites doivent être surveillées et enregistrées pour des données sensibles.
• Divulgation basée sur la sortie : Les outils d’IA ayant accès à des données sensibles peuvent exposer ces informations dans leurs réponses aux invites. Des contrôles faibles peuvent permettre cela par une récupération trop large, une autorisation faible, une exposition de la mémoire ou une génération de réponses non sécurisées. Cette divulgation peut même se produire de manière involontaire si l’IA fournit des données que l’utilisateur n’avait pas l’intention de partager à l’extérieur.
• Connecteurs, Plugins et Actions d’Agent: Les agents IA et les outils connectés élargissent la surface de risque en raison de la capacité de l’IA à appeler des outils, interroger des bases de données ou effectuer des actions. Les connecteurs, plugins, intégrations API, accès aux fichiers et accès aux bases de connaissances peuvent augmenter le risque de fuites si les contrôles de moindre privilège et d’autorisation ne sont pas en place.
• Mémoire, Récupération et Risques de Persistance des Données: Des données sensibles peuvent être stockées dans les couches de mémoire des flux de travail de l’IA, les systèmes de récupération, les magasins de vecteurs, les journaux ou d’autres couches de persistance. Les données qui entrent dans le système de cette manière pourraient être divulguées dans le cadre des sorties du modèle. Les organisations devraient mettre en œuvre des contrôles d’accès stricts pour les données sensibles ainsi que des politiques de conservation, de journalisation et de gouvernance.

Le Risque de l’IA Fantôme

L’IA fantôme est l’utilisation non approuvée ou non gérée de l’IA pour les affaires, ce qui peut créer des angles morts pour les équipes de sécurité. Les employés peuvent utiliser des outils IA gratuits ou des applications SaaS avec IA intégrée et y copier des données sensibles s’ils ne sont pas empêchés par des contrôles d’accès, une classification et une politique approuvée. Cette utilisation non approuvée de l’IA augmente le risque d’exfiltration de données et est difficile à enquêter en raison du manque de visibilité et de pistes de vérification.

Scénarios Courants d’Exfiltration de Données par l’IA

L’exfiltration de données par l’IA peut se produire de différentes manières, y compris :

• Outils GenAI Publics: Des contrats, des données clients, du code source et d’autres données sensibles peuvent être copiés dans des outils GenAI publics pour analyse ou pour soutenir d’autres flux de travail. Si ces outils ne sont pas approuvés et surveillés, les équipes de sécurité peuvent ne pas voir cette interaction, ce qui conduit à l’exfiltration de données. La classification des données et la politique sont essentielles pour gérer cette menace.
• Chatbots et Copilotes: Les assistants IA peuvent avoir accès à des documents internes, des tickets, des dépôts et des bases de connaissances. Une autorisation faible ou une récupération trop large peut entraîner la divulgation accidentelle de contenu sensible à un utilisateur inapproprié. Des contrôles de sortie et des vérifications d’accès doivent être utilisés pour prévenir cela.
• Injection de Prompt: Les attaques par injection de prompt utilisent des invites conçues pour manipuler l’IA afin de révéler des informations sensibles ou d’effectuer des actions indésirables. Cela peut être réalisé directement ou en intégrant des instructions malveillantes dans du contenu externe ou des ressources liées. L’injection de prompt peut également entraîner l’exposition de données internes, de secrets ou de contenu provenant de systèmes connectés, en particulier avec des agents IA autonomes et des flux de travail de récupération.
• Outils et Actions Externes: Les agents IA ayant accès aux outils peuvent envoyer, télécharger, résumer ou transférer des données sensibles via des outils externes. Les autorisations et la portée des actions sont critiques pour prévenir l’exfiltration via des systèmes en aval.

Comment les organisations peuvent-elles détecter et réduire le risque d’exfiltration de données par l’IA ?

L’exfiltration de données par l’IA représente un risque significatif pour l’entreprise, surtout à mesure que l’IA devient plus intégrée et autonome. 

Les meilleures pratiques pour gérer ces risques incluent :

• Classification des Données et Contrôles DLP: Les organisations doivent identifier les données sensibles avant de pouvoir les protéger correctement. Les données doivent être classées avant d’être exposées aux systèmes IA afin de gérer l’accès aux données et de désinfecter correctement les invites et les sorties des modèles. Avec l’IA, DLP est essentiel pour prévenir les fuites de données via des données non structurées.
• Contrôle d’Accès et Moindre Privilège: L’accès aux outils IA, connecteurs, mémoires et sources de données d’entreprise doit être limité par rôle et besoin pour réduire le risque d’exfiltration de données. La classification des données, les contrôles d’accès basés sur les rôles (RBAC) et les politiques de sécurité doivent être en place et appliquées avant que les données ne soient récupérées ou traitées pour réduire le risque d’exposition de données sensibles.
• Surveillance, Journalisation et Détection d’Anomalies: Les organisations doivent surveiller les invites, les réponses, l’utilisation des outils et les flux de données pour détecter des événements suspects ou anormaux, tels que des modèles d’accès inhabituels, de grandes charges utiles d’invite, un comportement de sortie étrange ou une utilisation d’application non approuvée. Lorsque cela est possible, la télémétrie de l’IA doit alimenter des opérations de sécurité plus larges pour soutenir une stratégie axée sur la détection.
• Filtrage des Sorties et Application des Politiques: Les entrées et les sorties peuvent être utilisées dans l’exfiltration de données de l’IA. L’application des politiques doit couvrir les invites, les téléchargements, les téléchargements, les comportements similaires au presse-papiers et les réponses générées, le cas échéant, pour empêcher l’exposition de données sensibles dans les sorties du modèle ou de l’assistant.

Exfiltration de Données de l’IA vs. Fuite de Données vs. Violation de Données

L’exfiltration de données de l’IA, la fuite de données et la violation de données sont tous des termes liés. Les éléments clés incluent :

• Exfiltration de Données : Généralement un transfert, une extraction ou un retrait de données non autorisé et intentionnel.
• Fuite de Données : Généralement une exposition accidentelle ou incontrôlée.
• Violation de Données : Un incident de sécurité plus large qui inclut un accès, une divulgation ou une exposition non autorisés de données.

Dans les environnements d’IA, ces termes peuvent se chevaucher. Par exemple, une invite peut générer involontairement des réponses contenant des données non autorisées, ou une attaque par injection d’invite peut atteindre le même objectif intentionnellement. Chacune de ces situations pourrait conduire à une violation de données et avoir des impacts similaires sur l’entreprise.

L’exfiltration de données par l’IA est une préoccupation au niveau du conseil d’administration.

L’exfiltration de données par l’IA est un problème de sécurité des données et de gouvernance, et pas seulement un problème de modèle. Le risque augmente lorsque l’utilisation de l’IA s’étend plus rapidement que la visibilité, le contrôle d’accès et l’application des politiques.

À mesure que les outils d’IA touchent de plus en plus des processus commerciaux sensibles, des connaissances internes et des données réglementées, un contrôle faible de l’utilisation de l’IA peut affecter la vie privée, la conformité, la protection de la propriété intellectuelle et la confiance. Les organisations ont besoin de politiques en place pour gérer les risques de l’IA fantôme et de l’exfiltration de données via des invites, des résultats et des outils connectés.

Questions fréquentes

Qu’est-ce que l’exfiltration de données par l’IA ?

L’exfiltration de données par l’IA est l’exposition ou le transfert non autorisé de données sensibles par le biais d’invites, de résultats, de modèles, d’agents ou de systèmes connectés. Cela inclut à la fois le vol de données intentionnel et les fuites accidentelles par des utilisateurs ou des systèmes d’IA.

L’exfiltration de données par l’IA est-elle la même chose que la fuite de données ?

L’exfiltration de données par l’IA est liée à la fuite de données, mais la fuite est souvent non intentionnelle. En revanche, l’exfiltration de données est généralement intentionnelle ; cependant, les systèmes d’IA peuvent brouiller les pistes en raison de leur capacité à agir de manière indépendante.

Comment les outils d’IA peuvent-ils exposer des informations sensibles ?

Les systèmes d’IA peuvent exposer des informations sensibles de diverses manières, y compris par le biais d’invites, de résultats, de connecteurs, de mémoire, de systèmes de récupération et d’actions d’agents. Le risque d’exfiltration de données peut provenir d’une mauvaise utilisation, d’une mauvaise configuration ou d’attaques telles que l’injection d’invite.

Pourquoi l’IA fantôme augmente-t-elle le risque d’exfiltration ?

L’IA fantôme augmente le risque d’exfiltration puisque les outils non approuvés ne sont pas surveillés ni soumis aux politiques d’entreprise et aux outils d’exfiltration de données. En conséquence, l’exfiltration est difficile à identifier et à enquêter.

Comment les organisations peuvent-elles réduire le risque d’exfiltration de données par l’IA ?

Les risques d’exfiltration de données par l’IA peuvent être réduits grâce à des pratiques de sécurité des données courantes, telles que la classification des données, la prévention de la perte de données (DLP), les contrôles d’accès, la surveillance, l’enregistrement, le filtrage des résultats et la gouvernance. L’IA fantôme et l’empreinte croissante de l’IA dans l’entreprise signifient qu’aucun contrôle unique n’est suffisant, et une défense en profondeur est essentielle pour minimiser le risque de perte de données.